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龙图腾网获悉杭州市滨江区浙工大网络空间安全创新研究院申请的专利一种基于视觉的夜间PM2.5监测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116777878B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310757433.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于视觉的夜间PM2.5监测方法及系统是由翔云;张凯华;陈作辉;宣琦设计研发完成，并于2023-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉的夜间PM2.5监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于视觉的夜间PM2.5监测方法及系统，应用于夜间大气环境监测技术领域。包括以下步骤：S1通过摄像设备获取原始图像，进行有效帧检测，从而获得有效图像；S2通过图像处理算法提取目标场景中的辉光特征图，同时通过自行部署的传感器或环境监测站获取目标场景真实大气环境中的PM2.5环境读数；S3将辉光特征图调整为固定大小，将辉光特征图作为神经网络的输入，真实大气环境中的PM2.5环境读数作为标签，进行端到端的神经网络学习；S4根据神经网络的输入进行训练，通过训练后的神经网络推断PM2.5的值。本发明根据图像中亮度和强度衰减两个属性，提取辉光特征图，通过神经网络拟合大气环境中PM2.5的浓度。

本发明授权一种基于视觉的夜间PM2.5监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉的夜间PM2.5监测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.通过摄像设备获取原始图像，进行有效帧检测，从而获得有效图像； S2.根据S1中获得的有效图像通过图像处理算法提取目标场景中的辉光特征图，同时通过自行部署的传感器或环境监测站获取目标场景真实大气环境中的PM2.5环境读数； S3.将S2中提取目标场景中的辉光特征图调整为固定大小，并将辉光特征图作为神经网络的输入，真实大气环境中的PM2.5环境读数作为标签，进行端到端的神经网络学习； S4.根据S3中神经网络的输入进行训练，通过训练后的神经网络推断PM2.5的值； S2中提取辉光特征图的具体方法为： 从有效图像中获得每个像素位置的亮度信息和每个像素位置的亮度衰减速率，得到两张特征图，即亮度特征图和强度衰减特征图，特征图中像素点的值分别代表对应像素是否属于光源区域概率以及以该像素为中心的图块的强度衰减速度，在亮度特征图和强度衰减特征图的基础上，结合膨胀操作后的原图，逐像素位置进行卷积运算，得到辉光特征图。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人杭州市滨江区浙工大网络空间安全创新研究院，其通讯地址为：310051 浙江省杭州市滨江区长河街道湖西路575号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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